摘要
针对下行协作D2D(Device-to-Device)异构网络中复用蜂窝用户的联合资源分配和功率控制问题,提出了一种量子珊瑚礁优化算法(Quantum Coral Reef Optimization Algorithm,QCROA)。首先,构建异构网络模型并推导得到整个网络总吞吐量的数学表达式;其次,基于QCROA算法分析全局最优量子珊瑚的测量状态,提出最优联合资源分配和功率控制方案;最后,通过仿真验证QCROA算法的优越性。实验结果表明,在不同网络通信场景下,QCROA算法均表现出良好的适应性,其收敛速度和种群多样性均优于其他基于智能优化算法的方案,在迭代次数达到1 500次时即可获得吞吐量最高的全局最优。
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单位恩施职业技术学院; 重庆水利电力职业技术学院; 山东理工职业学院